Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Adventure learning (AL) is an approach for the design of digitally-enhanced teaching and learning environments driven by a framework of guidelines grounded on experiential and inquiry-based education. The purpose of this paper is to review the adventure learning literature and to describe the status quo of the practice by identifying the current knowledge, misconceptions, and future opportunities in adventure learning. Specifically, the authors present an integrative analysis of the adventure learning literature, identify knowledge gaps, present future research directions, and discuss research methods and approaches that may improve the AL approach. The authors engaged in a systematic search strategy to identify adventure learning studies then applied a set of criteria to decide whether to include or exclude each study. Results from the systematic review were combined, analyzed, and critiqued inductively using the constant comparative method and weaved together using the qualitative metasynthesis approach. Results indicate the appeal and promise of the adventure learning approach. Nevertheless, the authors recommend further investigation of the approach. Along with studies that investigate learning outcomes, aspects of the AL approach that are engaging, and the nature of expert-learner collaboration, future adventure learning projects that focus on higher education and are (a) small and (b) diverse, can yield significant knowledge into adventure learning. Research and design in this area will benefit by taking an activity theory and design-based research perspective.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle